ПочатиПочніть безкоштовно

Ефективність бінарної моделі

Ви вже створили кілька моделей ALS, тож не будемо повторювати це знову. Неявну модель ALS уже натреновано на бінарних рейтингах набору даних MovieLens. Розгляньмо binary_test_predictions із цієї моделі, щоб зрозуміти, що можна дізнатися.

Функцію ROEM() для вас визначено. За потреби запустіть у консолі help(ROEM), щоб дізнатися більше про те, як її виконати!

Ця вправа є частиною курсу

Створення рушіїв рекомендацій у PySpark

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Імпортуйте функцію col із класу pyspark.sql.functions.
  • Перегляньте binary_test_predictions за допомогою методу .show(), щоб зрозуміти, як виглядають дані.
  • Викличте ROEM() для binary_test_predictions, щоб оцінити якість моделі. Як гадаєте, вона спрацювала добре?
  • Використайте .filter(), щоб подивитися лише на прогнози користувача 42 (col("userId") == 42). Чи помічаєте щось цікаве?

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Import the col function
from ____.sql.____ import ____

# Look at the test predictions
____.____()

# Evaluate ROEM on test predictions
____(____)

# Look at user 42's test predictions
binary_test_predictions.____(col("____") == ____).show()
Редагувати та запускати код